情報フロー広告プロモーションを最適化するためのヒント!

情報フロー広告プロモーションを最適化するためのヒント!
情報フロー広告の配置は最もよく聞かれる質問です。

情報の流れは、これまで行ってきた入札最適化、特に検索入札とは異なる可能性があることに突然気付きました。そこにはきっと深いロジックがあるはずです。このロジックを理解すれば、情報フロー広告の最適化への扉を開く鍵が得られるかもしれません。

この記事ではテクニックについては触れず、ロジックについてのみ説明します。

1. 誰と競争して入札しますか?
情報フロー広告の最適化は入札を理解することから始まります。入札型広告はすべて「競合」と入札しているわけですが、それだけ単純に考えてしまうと、情報フロー型広告の本当の意味を理解していないことになります。情報フロー広告と検索エンジン入札広告には大きな違いがあります。メディアの観点から見ると、情報フロー広告の入札管理の特徴は「機械の参加が多く、人間の参加が少ない」ですが、検索ランキング入札は「人間の参加が多く、機械の参加が少ない」です。

したがって、厳密ではありませんが、情報フロー広告の入札は、かなりの程度まで「機械」とのゲームです。

本質的に、情報フロー広告はキーワードでランク付けされるシステムではなく、閉じた RTB システムであり、つまり、機械のアルゴリズムに準拠し、機械の最適化を満たす運命にあることを意味します。他の広告主との価格競争だけを考えるのではなく。ある程度、価格競争は依然として重要ですが、方法と運用はまったく異なります。

これが情報フロー広告の最適化の核心的な課題です。

実際、あらゆる RTB タイプの最適化において、機械による最適化を最優先にするのが正しい考え方です。

2. マシン向けに最適化されたコアロジック
マシン向けに最適化する基本的なロジックは、マシンに「あなたを理解する」時間を与えることです。以前、RTB の多くは人々のタグなどに基づいていたと述べました。これらは真の RTB ではありませんでした。せいぜい、ブランド広告に主に使用されている、正確なターゲット配信としか考えられませんでした。しかし、情報フローなどのクローズドRTBは効果重視の配信がほとんどで、人のタグに合わせて配信するだけでは良い成果を上げることができません。

これは、人間が付けるラベルがあまりにも大まかで、混沌としていて、不正確であり、人間の行動は不安定で興味は変わりやすく、ラベルをタイムリーに応答して更新することが難しいためです。

したがって、パフォーマンスベースの配信では、機械学習、特に教師あり学習手法を使用する必要があります。

簡単に言えば、マシンはさまざまな方法を常に試して、変換を「完全に」達成できるように支援します。機械が特定の人物に表示することを決定したが、その試みが失敗した場合 (たとえば、間違った人物が選択された、または配送場所が適切でない場合)、機械は、コンバージョンが成功するまで、表示する人物を変更します。次に、機械は、成功した人物と失敗した人物の選択と配送方法を要約し、最も適切であると考えられる配送戦略を「探索」します。

あるいは、このプロセスを「試行錯誤」という単純な名詞で説明することもできます。

試行錯誤なので、機械に時間と機会を与える必要があります。 「機械に時間と機会を与える」ことが、情報フローの最適化の中心的なロジックを構成します。

3. 機械に時間と機会を与える
それで、どうやってこれを実現するのでしょうか?検索エンジン最適化の考え方とは異なり、情報フローの最適化操作は頻繁に行うべきではなく、特別な注意も必要です。 「マシンに時間と機会を与える」ために、一般的に使用される戦略がいくつかあります。
1. 広告を掲載したら、短期間で無作為に調整しないでください。特に、すでにトラフィックがある広告については、調整を行う場合は、新しいプランを並行して実行するのが良いでしょう。 2. 入札額がシステム推奨入札額よりも高い。 3. 入札額を決定したら、安易に変更しないでください。 (検索では、ランキングに基づいて入札額を常に調整する必要があります)。

4. キャンペーンの初期段階では、あまり詳細なオーディエンスターゲティングを行わないでください。

5. 短期間で多額のお金を使う予定がなくても、予算設定は高めに設定しましょう。「投資額に制限はない」というレベルに設定するとさらに良いでしょう。お金がほとんど使い果たされたら、手動で電源をオフにします。

これらの方法は、情報フローの最適化によく使用される方法であり、すべて前述した特徴、つまりマシンの最適化を反映しています。たとえば、広告にトラフィックが集まると、「価格が高すぎる、設定した入札額が高すぎる、下げる必要がある」と思うようになります。しかし、機械はそれをこのようには理解しません。機械は、以前に学習した結果(戦略)が間違っていたと考えたり、新しい入札に応じて再度最適化する必要があると考えたりします。これら両方の原因で、元々良好だったトラフィックが突然減少する可能性があります。したがって、SEO のベテランが依然として古い方法に従い、いつでも好きなときに価格を調整する場合、情報フロー広告がボリュームを獲得することは常に困難になります。多くの人が情報フロー広告にお金をかけられないと常に不満を言っていますが、これが理由かもしれません。

「大国を統治するのは小魚を料理するようなものだ」と言われますが、情報フローアカウントの扱いも同様です。

キャンペーンの初期段階で価格を上げる、予算を「無制限」に増やす、初期段階でターゲティングをあまり行わないなどの他の戦略は、本質的には「機械にチャンスを与える」戦略的思考です。

機械は試行錯誤する必要があるため、時間がかかるだけでなく、絶え間ない「試行」も必要になります。ターゲットが具体的すぎる場合、価格が低すぎる場合、または予算が制限されすぎると、マシンが試行する傾向が制限されます。マシンが十分な試行を行わない場合、比較的理想的な戦略範囲に到達することが難しくなり、十分なトラフィックとコンバージョンが得られなかったり、価格が法外になったりすることになります。

わずか月に数千ドルで良い情報フローに投資できる可能性は実は非常に低く、これが理由です。

4. クリックよりもコンバージョンが重要
マシンが最適化をより適切に行えるようにするもう 1 つのコア ロジックは、「クリックよりもコンバージョンの方が重要」ということです。情報フローと検索エンジンの入札ランキングは似ており、クリックベースで支払うこともできますが、両者の最適化の焦点はまったく異なります。検索入札ランキングのアカウント最適化は、基本的にクリックを中心に行われます。クリックが良ければ、CTR が高くなり、品質スコアが高くなり、トラフィックが増えるほど、メリットが大きくなります。

情報の流れについては、前述したように、最適化の目的は機械があなたをよりよく理解できるようにすることです。したがって、他のアカウントと入札してCTRに焦点を当てるのではなく、コンバージョンに焦点を当てます。

その理由は自明です。情報フローの機械最適化は教師あり学習であり、その「教師」の基礎は変換だからです。

したがって、ある広告の CTR が特に優れているからといって、この広告のパフォーマンスも優れていると考えないでください。また、別の広告の CTR が優れていない場合は、急いでこの広告を削除しないでください。

これを行わないでください。結局のところ、すべては変換に依存します。

コンバージョンを目的として、意図的に境界線上の要素(セックスやお金)を使用して顧客を誘惑することは、必ずしもうまくいくとは限りません(ゲームなどの一部の業界ではまだ有効ですが)。これによりクリックスルー率が大幅に向上する可能性がありますが、最終的なコンバージョンにプラスの影響を与えない可能性があります。

コンバージョンを達成するために、情報フローのランディング ページのデザインは検索のランディング ページのデザインとは異なります。

検索入札では、キーワードを検索してランディング ページにたどり着くのは、積極的にニーズを持っている人々であるため、ランディング ページの情報量はより多く、より詳細で、「ガイダンス」に重点を置く必要があります。

情報の流れに関して言えば、人々は積極的に検索するわけではありません。むしろ、さまざまな「ゴシップ」を読んでいるときに偶然あなたの広告を見つけ、ニーズがあるかもしれないと気付いたり、単に好奇心からクリックしたりします。ランディング ページは、最初から強引なやり方には適しておらず、興味と需要を喚起し、その後すぐにユーザーの積極的な問い合わせを誘発することに重点を置く必要があります。そのため、「ルアー」に重点が置かれています。

「ガイド」と「ルアー」の違いはたった1語ですが、ランディングページのデザインは大きく異なります。

5. 大まかな最適化を避ける
前の部分を読んだ後、この記事のタイトルが「情報フローの大まかな最適化を避ける」である理由がわかるでしょう。情報の流れを操作する確実な方法は、「マシンと踊る」ことです。マシンが常に試行錯誤し、ロジックを素早く習得できるようにします。常に試行錯誤して自分のロジックを機械に伝える必要があると考えるのではなく。試行錯誤を繰り返すと、マシンは困惑し、結果を出すことができなくなり、情報の流れを最適化できず、トラフィックがないと「誤って」信じることになります。

この意味では、頻繁に最適化するよりも、最適化しない方がさらに良いと言えます。

正しいアプローチは、マシンが試行錯誤できる環境を作ること、あるいは意図的にマシンを「だます」こと(予算を意図的に無限大に増やすなど)で、マシンがより積極的に試行して失敗できるようにすることです。この方法でのみ、アカウントはより理想的な状態に素早く到達できます。

著者: 宋星

出典: 宋星

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